## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 159−166 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4377

## Komparasi Metode Perhitungan Jarak K-Means Paling Baik Terhadap Pembentukan Pola Kunjungan Wisatawan Mancanegara
Lalu Mutawalli 1,* , Sofiansyah Fadli 2 , Supardianto 3
1 Prodi Sistem Informasi, STMIK Lombok, Praya Jalan Basuki Rahmat Praya Mataram, Praya, Kec. Praya, Kabupaten Lombok Tengah, Nusa Tenggara Barat, Indonesia
2 Prodi Teknik Informatika, STMIK Lombok, Praya Jalan Basuki Rahmat Praya Mataram, Praya, Kec. Praya, Kabupaten Lombok Tengah, Nusa Tenggara Barat, Indonesia
3 Prodi Teknik Informatika, Universitas Teknologi Mataram, Mataram, Indonesia Jalan Basuki Rahmat Praya Mataram, Praya, Kec. Praya, Kabupaten Lombok Tengah, Nusa Tenggara Barat, Indonesia Email: 1,* laluallistilo@gmail.com, 2 sofiansyah182@gmail.com, 3 odyputra88@gmail.com, Email Penulis Korespondensi: laluallistilo@gmail.com Submitted: 07/10/2023; Accepted: 25/10/2023; Published: 26/10/2023
Abstrak- Mengetahui pola terhadap wisatawan manca Negara menjadi suatu hal yang urgent, pola tersebut dapat manjadi suatu pengetahuan yang dapat membantu untuk pengambilan keputusan yang lebih baik karena berbasis data-driven. Pola yang akan dielaborasi yaitu tentang pengelompokan kunjungan wisatawan mancanegara terhadap destinasi wisata di Jakarta. Data mining merupakan pendekatan yang membuat pola pengetahuan terhadap kumpulan data. K-Means merupakan salah satu algoritma data mining dalam melakukan pengelompokan (cluster) terhadap data, data akan dikelompokan berdasarkan kesamaan fitur dan  atributnya.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  perbandingan  metode  Euclidean  Distance,  Manhattan  Distance,  Haversine Distance tujuanya mendapatkan kelompok data yang lebih representatif terhadap datasets. Datasets pada penelitian ini memiliki tidak berdistribusi normal disebabkan oleh data outlier sehingga digunakan Algoritma DBSCAN perbaikan tanpa melakukan penghilangan dan pemotongan data karena dapat menyebabkan banyak nilai hilang yang berpengaruh terhadap informasi yang tidak sesuai dengan fakta emperik. Pada penelitian ini dibuat 5 cluster merujuk pada hasil perhitungan elbow, Berdasarkan hasil pengujian pada cluster K-Means pada Euclidean, mendapatkan Silhoutte Score 0.36, Inertia 0.86, dan Davies-Bouldin Index 2.39,  Metode  Manhattan  Silhoutte  Score  0.65,  Inertia  1.46,  dan  Davies-Bouldin  Index  0.47,  sedangkan  penerpan  metode Haversine mendapatkan nilai Silhoutte Score 0.36, Inertia 0.03, nilai 2.39 pada pengujian Davies-Bouldin Index.
Kata Kunci: K-Means; Cluster; Destinasi; Wisata; Mancanegara
Abstract -Understanding patterns among foreign tourists is an urgent matter. These patterns can become knowledge that helps in making better decisions because they are data-driven. The pattern to be elaborated on is regarding the clustering of visits by foreign tourists to tourist destinations in Jakarta. Data mining is an approach that extracts knowledge patterns from a dataset. K-Means is one of the data mining algorithms used for clustering data, where data is grouped based on similarity in features and attributes. This study compares the Euclidean Distance, Manhattan Distance, and Haversine Distance methods to obtain more representative data clusters for the datasets. The datasets in this study are not normally distributed due to outlier data; hence, the DBSCAN algorithm is used for improvement without removing or cutting the data, as it can result in a significant amount of missing values that could affect information that does not align with empirical facts. In this study, 5 clusters were created based on elbow calculation results. The K-Means cluster testing in Euclidean distance yielded a Silhouette Score of 0.36, Inertia of 0.86, and Davies-Bouldin Index of 2.39. The Manhattan method resulted in a Silhouette Score of 0.65, Inertia of 1.46, and Davies-Bouldin Index of 0.47. Meanwhile, applying the Haversine method resulted in a Silhouette Score of 0.36, Inertia of 0.03, and a value of 2.39 for the Davies-Bouldin Index.
Keywords: K-Means; Cluster; Destinations; Tourism; Foreigen

## 1. PENDAHULUAN
Sektor parwisata memiliki peran penting dalam pertumbuhan dan perkembangan pembangunan di Indonesia, pada bidang ekonomi parwisata memiliki pengaruh positif dan siginifikan[1]. Walau beberapa tahun tahun 2019-2021 munurun  akibat  pandemi  di  tahun  2023  pertumbuhanya  mengalami  peningkatan  mencapai    hingga  2,5  juta kunjungan[2]. Indonesia memiliki banyak destinasi yang indah berupa budaya, keindahan alam maupun destinasi wisata  sejarah.  Destinasi  parwisata  merupakan  kawasan  georafis  yang  terletak  di  dalam  satu  wilayah  maupun wilayah administratif lainya yang memiliki daya Tarik[3]. Keberagaman destinasi wisata terdapat disetiap wilayah Republik  Indonesia  mulai  dari  perkotaan  hingga  perdesaan.  Destinasi  wisata  kota  Jakarta  memiliki  beragam destinasi  wisata  yang  memiliki  daya Tarik  terhadap  wisatawan  mancanegara.  Berbagai  kategori  seperti  tempat bersejarah, budaya, museum yang selalu menjadi alasan wisatawan untuk berisata di ibukota Republik Indonesia.
Jakarta telah menerapkan open data melalui situs open data Jakarta[4] termasuk data tentang kunjungan pariwsata. Mengetahui pola terhadap wisatawan manca Negara menjadi suatu hal yang urgent, pola tersebut dapat manjadi suatu pengetahuan yang dapat membantu untuk pengambilan keputusan yang lebih baik karena berbasis data-driven. Pola yang akan dielaborasi yaitu tentang pengelompokan kunjungan wisatawan mancanegara terhadap destinasi  wisata  di  Jakarta.  Data  mining  merupakan  pendekatan  yang  membuat  pola  pengetahuan  terhadap kumpulan data. K-Means merupakan salah satu algoritma data mining dalam melakukan pengelompokan (cluster) terhadap data, data akan dikelompokan berdasarkan kesamaan fitur dan atributnya[5]. Penelitian terkait dengan Penerapan  K-Means    dengan  perhitungan  jarak  berbagai  pendekatan  perhitungan Antara  lain  Euclidean  guna mengetahui  tantangan  pendidikan  selama  masa  pandemi,  kususnya  dalam  konteks  penggunaan  sistem  online

## Journal of Information System Research (JOSH)
learning  Uhamka  (OLU)  berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  indeks  davies  bouldin  adalah  0.3806830859 dinyatakan  cukup  baik[6].  Melakukan  improvisasi  pada  Euclidean  K-Means  dengan  meningkatkan  rasio aproksimasi 6.12903 memberikan kontribusi dalam memahami permasalahan algoritma K-Means[7].
Pengelompokan  data  mengenai  rumah  sakit  di  Ibu  Kota  Jakarta,  penegelompokan  rumah  sakit  dengan menerapkan K-means dan metode Euclidean, rumah sakit dibagi menjadi tiga cluster dengan hasil evaluasi mean of square mendapatkan score 84,82%, 14,66%, dan 0.52% untuk cluster 0, 1, dan 2 secara berturut-turut[8]. Pada penelitian ini melakukan improvisasi pada algoritma K-means dengan metode Euclidean dan mendapatkan hasil pengujian  dengan  akurasi  80,57%  pada  Sembilan  dataset  mutivariat[9].  Perbandingan  metode  Euclidean  dan Gower dengan menggunakan tujuh dataset berbeda yaitu data pelanggan grosir, data hepatitis, kontrasepsi, ujian nasional sekolah menengah pertama, penyakit diare, campak, dan data tenaga kesehatan, metode yang digunakan untuk pengujian adalah Silhouette pada metode Euclidean 0.8121 dan metode Gower mendapatkan 0.8513 pada dataset  yang  sama[10].   Penerapan  K-Means  dengan  perhitungan  jarak  Manhattan  memiliki  kinerja  yang  baik dalam  lingkungan  big  data[11].  Melakukan  perbandingan  Antara  metode  Euclidean  dan  Manhattan  untuk melakukan  pengelompokan  data  bunga  irish,  penelitian  ini  mengklaim  bahwa  metode  Manhattan  memiliki performa  yang  lebih  baik[12].  Komprasi  Manhattan,  Euclidean,  Minkoski  dengan  mempertimbangkan  hasil evaluasi dengan metode Silhouette coefficient, ketiga metode memiliki hasil yang baik untuk data yang memiliki sedikit  atribut  sedangkan  untuk  data  yang  memiliki  atribut  yang  banyak  mendati  nilai  mendekati  0.5  cukup baik[13].  Perbandingan Antara  metode  Euclidean  dan  Manhattan  untuk  mendapatkan  hasil  cluster  data  pasien covid-19 di Kabupaten Malang, hasil pengujian menunjukkan Euclidean mendapatkan Silhouette Coefficient 0,71 Manhattan mendapatkan Silhouette Coefficient 0.64 sedangkan pada nilai standar deviasi Euclidean lebih kecil 0,46466002  <  0,4961977  dengan  hasil  diperoleh  metode  Manhattan[14].    Pemantauan  karyawan  dengan melakukan cluster pada karywan yang seringkali bolos pada waktu kerja, dengan membandingkan tiga metode perhitungan jarak Euclidean. Manhattan dan Haversine untuk menemukan penentuan jarak yang paling baik, hasil pengujian  metode  Haversine  unggul  jika  dibandingkan  dengan  metode  Euclidean  dan  Manhattan  dengan  skor masing-masing  Haversine  98,66%,  Euclidian  83,33%  sedangkan  Manhattan  66,67%  nilai  diukur  bedasarkan akurasi[15].  Melakukan  analisa  dengan  memanfaatkan  metode  perhitungan  Haversine  pada  jaringan  Software Defined Networking (SDB) tujuanya untuk mengurangi latensi jaringan, selain itu dapat meingkatkan keandalan kontroloer[16].
Pada penelitian yang telah dilakukan sebelumnya penerapan metode perhitungan jarak hanya digunakan secara parsial, tanpa melakukan komprasi, sehingga belum didapatkan justifikasi metode perhitungan jarak yang paling  ideal  dalam  membuat  cluster.  Meninjau  dari  aspek  ini  perlu  untuk  melakukan  suatu  uji  coba  terhadap bebrapa  metode  perhitungan  jarak  untuk  memastikan  metode  perhitungan  jarak  yang  paling  ideal  dalam melakukan  pengelompokan  data  khusunya  pada  data  destinasi  wisata.  Sehingga  Pada  penelitian  ini  dilakukan dengan  motivasi  utama  membandingkan  metode Euclidean  Distance,  Manhattan  Distance,  Haversine  Distance tujuanya mendapatkan kelompok data yang lebih representatif terhadap datasets. pengelompokan yang lebih baik dapat memberikan pengetahuan tentang pola kunjungan wisatawan mancanegera terhadap destinasi wisata Jakarta. Pengelompokan  data  yang  akurat  dan  tepat  dapat  memberikan  pengetahuan  tentang  pola  dan  karakteristik wisatawan mancanegara khusnya pada kecendrungan destinasi wisata, sehingga memberikan insight pengetahuan yang  dapat  digunakan  untuk  bahan  pertimbangan  peprbaikan  keputusan  dan  pengelolaan  bidang  parwisata khususnya di Ibu Kota Jakarta.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan pada penelitian mencakupi enam aspek, tahap pertama melakukan pengumpulan data, kedua melakukan data preparation dan preprocessing data dengan menerapkan metode DBSCAN, ketiga menentukan jumlah K yang ideal  menggunakan  metode  elbow,  keempat  membuat  cluster  dengan  K-Means  ,  kelima  melakukan  clustering dengan  metode  perhitungan  jarak  Antara  lain  metode  Euclidean  Distance,  Manhattan  Distance,  Haversine Distance, kelima melakukan evaluasi dan komparasi terhadap clustering yang dibuat menggunkan ketiga metode perhitungan  Euclidean  Distance, Manhattan Distance, Haversine Distance untuk menemukan hasil  cluster yang paling baik. Gambar 1 merupakan tahapan penelitian.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 159−166 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4377

## 2.2 Data Preparation
Data yang digunakan pada penelitian ini  adalah data kunjungan wisatawawn mancanegara terhadap 20 destinasi wisata yang ada di Jakarta. Sumber data berasal dari website Jakarta open data tahun 2020[17] dan data kunjungan wisatawan tahun 2021[18]. Terdapat 20 Destinasi wisata dan kunjungan wisatawan mancanegara sebanyak 46.165 orang. Table 1. menunjukkan data kunjungan wisatawan mancanegara pada tahun 2020-2021.
Tabel 1. Dataset yang digunakan Data Wisatawan Mancanegara 2020-2021
No Destinasi Wisata Jumlah Wisatawan Mancanegara 1 Kawasan Kota Tua 18621 2 Kepulauan Seribu 5211 3 Monumen Nasional 4339 4 Museum Bahari 640 5 Moseum Joang 33 6 Moseum Nasional 5974 7 Museum Prasasti 80 8 Museum Satria Mandala 0 9 Museum Sejarah Jakarta 4017 10 Museum Seni Rupa dan Keramik 866 11 Museum Tekstil 579 12 Museum Wayang 3026 13 PBB Setu Babakan 12 14 Pelabuhan Sunda Kelapa 180 15 Planetarium 0 16 Rumah si pitung 1 17 Taman Arkeologi Onrust 9 18 Taman Impian Jaya Ancol 1076 19 Taman Margasatwa Ragunan 1501 20 Taman Mini Indonesia Indah 0

## 2.3 Data Preprocessing
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  data  preprocesing  karena  terdapat  data  outlier,  data  outlier  akan  berpengaruh terhadap kualitas model menjadi tidak baik[19]. Perbaikan terhadap data outlier menjadi penting untuk dilakukan. Algortima  Density-Based  Spatial  Clustering  of  Application  with  Noise  (DBSCAN)  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi  data  outlier,  tidak  hanya  memiliki  kemampuan  dalam  mengidentifikasi  juga  dapat  digunakan untuk memperbaiki data outlier pada sebuah datasets[20].

## 2.4 Menentukan Nilai K Dengan Elbow
Pemilihan K atau jumlah cluster dengan cara manual atau mengira-ngira akan terkesan subjektif, pada penelitian ini  pemilihan K didasarkan  kepada  analisa  menggunakan  metode  “Elbow”,  tahapan  penentuan  jumlah K berdasarkan metode elbow Antara lain[5]:
a. Preparation data, data sebelumnya telah diolah menggunakan algoritma DBSCAN sehingga lebih layak untuk di proses ketahap penentuan K ;
b. Mentukan rentang K dan melakukan perhitungan inertia dengan persamaan.
CSS(K) = ∑ K i=1 ∑ ‖x ij − μ i ‖ 2 n i j=1 (1)
c. Buat visualisasi dengan style plot dari nilai K terhadap WCSS akan menghasilkan suatu kurva yang kemudian disebut sebagai elbow curve .
d. Analisis kurva dan penentuan nilai K − Optimal yang telah dibuat untuk menjustifikasi jumlah K yang ideal, biasanya tergambar dengan titik menurun dan tampak landai.
e. Implementasi K-Means dengan tiga opsi perhitungan jarak pada kasus penelitian ini adalah Eucledian Distance, Manhattan Distance, Haversine Distance.

## 2.5 Pembuatan Cluster K-Means
Pada penelitian ini pengelompokan data menggunakan algoritma  K-Means dengan pendekatan tiga jenis metode peritungan jarak. Tahapan pengelompokan menggunakan K-Means  Antara lain[21]: a. Inisialisasi pusat cluster;
b. Perhitungan jarak, pada tahap ini menggunakan Eucledian Distance, Manhattan Distance, Haversine Distance;
c. Perbahrui pusat cluster;
d. Melakukan perulangan pada tahap 2 dperhitungan jarak dan 3 pemusatan data;
e. Evaluasi dan menentukan hasil akhir.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 159−166 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4377

## 2.5.1 K-Means dengan Eucledian Distance
Eucledian  merupakan  konsep  geometri  untuk  mengukur  jarak,  pada  runag  (2D), P 1 =   (x 1 − y 1 ) dan P 2 = (x 2 − y 2 ) pada ruang dua dimensi akar kuadrat x dan y diantara kedua titik, persamaan adalah sebagai berikut:
Euclidean =   √(x 2 − x 1 ) 2 + (y 2 − y 1 ) 2 (2)
Sedangkan pad ruang (3D), P 1 =   (x 1 , y 1 , z 1 ) dan P 2 =   (x 2 , y 2 , z 2 ) pada ruang dua dimensi akar kuadrat x dan y diantara kedua titik, persamaan adalah sebagai berikut[21]:
Euclidean =   √(x 2 − x 1 ) 2 + (y 2 − y 1 ) 2 + (z 2 − z 1 ) 2 (3)

## 2.5.2 K-Means dengan Manhattan Distance
Manhattan distance  familiar  juga dikenal dengan istilah city  block  merupakan  jarak alternatif digunakan dalam berbagai konteks yang bertujuan untuk analisis dan pemodelan. Rumus dasar manhattan adalah sebagai beriku:
Manhattan =   ∑ |x 2i − x 1i | n i=1 (4)

## 2.5.3 K-Means dengan Haversine Distance
Haversine  distance  merupakan  metodologi  perhitungan  jarak  mempertimbangkan  dua  titik  dipermukaan  bola katakanlah (bumi) menggunakan koordinat lintang dan bujur. Pada haversine R merupakan jari-jari bola sedangkan ∅ 1 , ∅ 2 , λ 1 dan λ 2 merupakan  kordinat  lintang  dan  bujur  dalam  radian  dari  dua  titik  yang  ingin  dilakukan pengukuran jaraknya. Rumus haversine menggunakan pendekatan perhitungan melalui suatu lingkaran besar pada suatu permukaan bola, hasil dari peritungan jarak dapat dinyatakan dengan satuan kilometer atau juga mil. Untuk menkonversi derajat dari redian digunakan rumus sebagai berikut:
Radian  = (Derajat) x  ( π 180 ) (5)

## 2.6 Metode Evaluasi
Evaluasi terhadap model clustering dengan algoritma K-Means mutlak dilakukan untuk mendapakan sejauh mana model  cluster  terbentuk  dengan  hasil  yang  baik.  Pada  penelitian  ini  membangun  cluster  kunjungan  wisatawan manca Negara berdasarkan destinasi wisata Ibu Kota Jakarta. Penerapan tiga metode perhitungan jarak dilakukan untuk menemukan metode yang paling tepat pada kasus ini, cluster yang telah dibuat yang didasari tiga metode kemudian dievaluasi dengan menggunakan tiga metode pengujian yaitu, Silhouette Score, Inertia Davies-Bouldin Index. a. Silhouette Score
Silhouette Score merupakan salah satu metode pengujian model pada machine learning, tujuanya mengevaluasi sejauh mana objek berada pada suatu cluster. Terdapat dua cara dalam melakukan pengukuran yaitu 1) Rata- rata jarak Antara sebuah sampel dengan semua sampel pada cluster; 2) Rata-rata jarak antara sebuah sampel dengan klaster paling dekat. Pada rumus 3.5 adalah persamaan metode Slhoute Score[22].
S  = b−a
max (a,b)
(6)
b. Inertia
Metode inertia adalah merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mengukur sejauh mana titik-titik data  di  dalam  sebuah  cluster.  Inertia  membantu  untuk  melakukan  evaluasi  kompaknes  dari  suatu  cluster. Kompaknes  adalah  keeratan  titik-titik  data  yang  terkumpul  disekitar  centroid,  rumus  3.6  adalah  merupakan persamaan umum untuk menghitung inertia (I) pada cluster[20].
I  =   ∑ ∑ C 1 x∈ ‖x − μ i ‖ 2 K i=1 (7)
c. Davies-Bouldin Index
Davies-Bouldin  Index  atau biasa  disingkat  DBI  adalah  matrix  untuk  melakukan  evaluasi  clustering  dengan konsep seberapa baik pembagian data kedalam kelompok tertentu, DBI yang  lebih rendah  mengindikasikan pengelompokan data yang baik. Rumus DBI 3.7 merupakan persamaan Davies-Bouldin Index[5].
DBI i = R i | 1 C1 | ∑ d(c i ,c j ) K j=1 j≠i
(8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Ekplorasi Dataset
Jumlah data yang terdapat pada dataset sebanyak 24 field, data yang digunakan selama 24 bulan terhitung Januari 2020  sampai  dengan  Desember  2021.  Berdasarkan  dataset  24  bulan  jumlah  wisatawan  yang  berkunjung  ke  20

## Journal of Information System Research (JOSH)
destinasi wisata Jakarta sebanyak 46.165 wisatawan mancanegara. Berdasarkan grafik pada gambar 4.1 masing- masing  wisata  mendapat  kunjungan  sebagai  berikut  Kawasan  Kota  Tuan  18.621,  Kepulauan  Seribu  5.211, Monumen Nasional 4.339, Museum Bahari 640, Museum Joang 33, Museum Nasional 5.974, Museum Prasasti 80, Museum Satria Mandala 0, Museum Sejarah Jakarta 4.017, Museum Seni Rupa dan Keramik 866, Museum Tekstil 579, Museum Wayang 3.026, PBB Setu Babakan 12, Pelabuhan Sunda Kelapa 180, Planetarium 0, Rumah Sipitung 1, Taman Arkeologi Onrust 9, Taman Impian Jaya Ancol 1.076, Taman Marga Satwa Ragunan 1.501, Taman Mini Indonesia Indah 0 Kunjungan.
Gambar 2. Grafik Kunjungan Wisatawan Mancanegara
Persebaran  data  dilaukan  untuk  mengetahui  distribusi  pada  dataset  kunjungan  wisatwan  manca  Negara terhadap  destinasi  wisata  Jakarta.  Pada  tahap  analisis  persebaran  data  dilakukan  visualiasi  dengan  scatter  plot dengan  tujuan  menemukan  distribusi  data.  Berdasarkan  gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  data  tidak  berdistribusi normal,  tidak  berdistribusi  normal  dikarenakan  terdapat  suatu  destinasi  yang  sangat  banyak  dikunjungi  seperti Kawasan Kota Tua memiliki nilai paling tinggi melampaui data yang lainnya, Terdapat destinasi wisata yang nilai kunjunganya nol. Berdasarkan permasalahan distribusi data diperlukan tindakan lebih lanjut untuk memperbaiki data agar dapat dilakukan analisa atau pembuatan model cluster. Upaya yang dilakukan pada penelitian ini dengan menerapkan algoritma DBSCAN untuk melakukan perbaikan terhadap datasets.

## Gambar 3. Distribusi persebaran data

## 3.2 Data Preprocessing
Berdasarkan hasil analisa pada tahap sebelumnya ditemukan bahwa data tidak  berdistribusi normal dikarenakan terdapat data outlier. Analisa lebih lanjut tentang data outlier dilakukan untuk mengetahui fitur-fitur yang memiliki nilai outlier. Pada gambar 4 merupakan hasil visulisasi terhadap data dengan melakukan visualisasi menggunakan scatter plot. Data yang normal diinisialisasi sebagai lingkaran berwaran biru sedangkan data outlier diinisialisasi dengan lingkaran berwarna merah.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 159−166 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4377
Berdasarkan hasil visualisasi pada gambar 4 ditemukan data outlier yang cukup banyak, data outlier akan berdampak  tiak  baik  apabila  dilanjutkan  pada  tahap  pembuatan  model  cluster.  Penerapan  Algoritma  DBSCAN merupakan upaya yang dapat dilakukan sehingga data harus dilakukan perbaikan tanpa melakukan penghilangan dan pemotongan data karena dapat menyebabkan banyak nilai hilang yang berpengaruh terhadap informasi yang tidak sesuai dengan fakta emperik. Penerapan algoritma DBSCAN merupakan alternative sebagai solusi yang baik pada kaus ini, hasil perbaikan dengan menerapkan algoritma DBSCAN pada data pada datset ditunjukkan pada gambar 5 dengan asusmsi bahwa melakukan pengisian data pada data missing dengan mempertimbangkan centroid terdekatnya, sehingga data yang hilang akan direprentasikan dengan karakteristik yang lebih dekat dengan nilai sekitarnya.

## Gambar 5. Hasil perbaikan Pada Data outlier

## 3.3 Model Cluster
Pembuatan jumlah kelompok (K) dengan metode manual seringkali menimbulkan asumsi subjektif karena sifatnya dilakukan  dengan  cara  perkiraan,  pada  penelitian  ini  untuk  penentuan  K  digunakan  metode Elbow agar  proses lebih  objektif  karena  berlandaskan  pada  hasil  perhitungan  yang  definitif.  Berdasarkan  gambar  6  dengan mempertimbangkan  justifikasi  metode  elbow  jumlah  K  yang  ideal  ditandai  dengan  pola  grafik  melandai  tidak curam.  Nilai  K  yang  ideal  menurut  hasil  analisa  menggunakan  metode  elbow  adalah  5  cluster,  pada  grafik menujukkan Antara 1 hingga 4 masih menunjukkan grafik masih curam, ketika grafik terletak pada nilai 4 grafik masih belum melandai dan pada nilai 5 tampak melandai sehingga dapat diratik justifikasi nilai 5 merupakan nilai yang stabil dan yang paling ideal dalam pembuatan jumlah kelompok.

## Gambar 6. Jumlah K yang ideal

## 3.4 Hasil Clustring
Pada tahap sebelumnya telah dialkukan analisa menggunakan metode elbow sehingga didapati jumlah cluster yang akan dibuat pada penelitian ini sebanyak 5 cluster. Pada tahap selanjutnya cluster dibangun dengan menerapkan algoritma K-Means, pada tahap perhitungan jarak di algoritma K-Means dilalkukan simulasi dengan menerpakan metode  Euclidean,  Manhttan,  dan  Haversine  secara  bergantian.  Gambar  7  merupakan  visualisasi  hasil  cluster denggan algoritma K-Means.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 159−166 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4377
Hasil cluster menggunakan K-Mean menjadi enam cluster, pada cluster 1 terdapat 6 destinasi wisata, cluster 2 terdapat 6 destinasi wisata, cluster 3 terdapat 1 destinasi wisata, cluster 4 terdapat 1 destinasi wisata, dan  cluster 5 terdapat 6 destinasi wisata. Pada table 4.1 dapat dilihat lebih rinci masing-masing destinasi wisata pada setiap cluster.
Tabel 2. Menunjukan hasul cluster destinasi wisata Jumlah Destinasi Nilai Cluster Nomor Cluster Destinasi_Wisata 6 0.108992 1 Monumen Nasional, Museum Nasional, Museum Satria Mandala, Museum Bahari, Museum Joang, Museum Prasasti 6 0.16485 2 Taman Impian Jaya Ancol, Taman Mini Indonesia Indah, Taman Margasatwa Ragunan, Taman Arkeologi Onrust, Planetarium, Rumah si Pitung 1 1 3 Kawasan Kota Tua 1 0.414169 4 Kepulauan Seribu 6 0.133515 5 Museum Sejarah Jakarta, Museum Tekstil, Museum Seni Rupa dan Keramik, Museum Wayang, Pelabuhan Sunda Kelapa, PBB Setu babakan

## 3.5 Hasil Evaluasi
Cluster yang telah dibangun menggunakan K-Means dengan menerapkan Euclidean, Manhattan, dan Haversine dievaluasi  menggunakan  tiga  metode  evaluasi  yaitu  metode  Silhoutte Score, Inertia,  dan  Davies-Boldin  Index. Pada gambar 4.7 merupakan nilai hasil evaluasi setiap metode. Berdasarkan hasil pengujian pada cluster K-Means dengan  menerapkan  metode  perhitungan  jarak  Euclidean  source  code  pembuatan  model  dan  pengujian  dapat diakses pada link https://github.com/alimahatma/komparasi-metode-perhitunganjarak/blob/main/KMeans- Euclidean.ipynb mendapatkan Silhoutte Score 0.36, Inertia 0.86, dan Davies-Bouldin Index 2.39. Pada penerapan metode Manhattan mendapatkan nilai Silhoutte Score 0.65, Inertia 1.46, dan Davies-Bouldin Index 0.47 proses pembuatan  model  dan  pengujian  dapat  diakses  melalui  link  berikut  https://github.com/alimahatma/komparasi- metode-perhitunganjarak/blob/main/KMeans-Manhattan.ipynb, sedangkan penerpan metode Haversine mendapatkan  nilai  Silhoutte  Score  0.36,  Inertia  0.03,  dan  Davies-Bouldin  Index  2.39  proses  pengujian  dapat diakses link https://github.com/alimahatma/komparasi-metode-perhitunganjarak/blob/main/KMeans- Haversine.ipynb.

## Gambar 8. Hasil Evaluasi

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  dibuat  lima  cluster  yang  merujuk  pada  hasil  analisa  menggunakan  metode  elbow  dengan masing-masing cluster memiliki anggota Antara lain, cluster 1 Monumen Nasional, Museum Nasional, Museum Satria Mandala, Museum Bahari, Museum Joang, Museum Prasasti, cluster 2 memiliki anggota kelompok Taman Impian  Jaya  Ancol,  Taman  Mini  Indonesia  Indah,  Taman  Margasatwa  Ragunan,  Taman  Arkeologi  Onrust, Planetarium, Rumah si Pitung, cluster 3 hanya satu destinasi wisata Kawasan Kota Tua, cluster 4 satu destinasi wisata  Kepulauan  Seribu,  dan  cluster  5  terdapat  enam  anggota  kelompok  Museum  Sejarah  Jakarta,  Museum Tekstil, Museum Seni Rupa dan Keramik, Museum Wayang, Pelabuhan Sunda Kelapa, PBB Setu babakan. Pada penelitian  ini  melakukan  komparasi  terhadap  tiga  metode  perhitungan  jarak.  Hasil  komprasi  terhadap  ketiga metode tersebut didapatkan hasil metode Euclidean menjadi metode yang paling ideal karena memiliki nilai yang baik pada tiga metode evaluasi. Haversine menjadi metode perhitungan jarak yang kedua dikarenakan memiliki score yang sama pada Shilhoute Score dan Davies-Bouldin Index yang sama dengan hasil Euclidean, dan metode

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 159−166 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4377
Manhattan menjadi metode yang memiliki score paling rendah pada Shilhoute Score dan Davies-Bouldin Index namun memiliki nilai paling tinggi pada pengujian Inertia.

## REFERENCES
[1] D. Rahmayani, S. Oktavilia2, D. A. Suseno, E. L. Isnaini, and A. Supriyadi, “Economics Development Analysis Journal Tourism Development and Economic Growth: An Empirical Investigation for Indonesia Article Information,” Econ. Dev. Anal. J., vol. 1, no. 1, pp. 1–11, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.15294/edaj.v11i1.50009
[2] P. Widayanti, “Kian Melesat di 2023 Wisata Indonesia Bersiap Menuju Level Pandemi,” Media Keuangan Kemenku RI, 2023.  https://mediakeuangan.kemenkeu.go.id/article/show/kian-melesat-di-2023-pariwisata-indonesia-bersiap-menuju- level-prapandemi
[3] Kemenkumham, “Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 10 Tahun 2009 Tentang Keparwisataan,”  Kementerian Keuangan  RI,  2009.  https://jdih.kemenkeu.go.id/fullText/2009/10TAHUN2009UU.HTM#:~:text=Daerah  tujuan pariwisata yang selanjutnya,saling terkait dan melengkapi terwujudnya
[4] DKI, “Data Terbuka Pemerintah Provinsi DKI Jakarta,” Provinsi Jakarta, 2020. https://data.jakarta.go.id/
[5] C. M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning. New York: Springer-Verlag, 2006.
[6] L.  Ardiansyah  and  S.  A.  Awalludin,  “Implementation  of  the  K-Mean  Algorithm  to  Determine  the  Level  of  Student Satisfaction with the Online Learning Uhamka System (OLU),” J. Pembelajaran Dan Mat. Sigma, vol. 9, no. 1, pp. 162– 171, 2023, doi: 10.36987/jpms.v9i1.4121.
[7] F. Grandoni, R. Ostrovsky, Y. Rabani, L. J. Schulman, and R. Venkat, “A refined approximation for Euclidean k-means,” Inf. Process. Lett., vol. 176, p. 106251, 2022, doi: 10.1016/j.ipl.2022.106251.
[8] K. E. Setiawan, A. Kurniawan, A. Chowanda, and D. Suhartono, “Clustering models for hospitals in Jakarta using fuzzy c-means and k-means,” Procedia Comput. Sci., vol. 216, no. 2022, pp. 356–363, 2023, doi: 10.1016/j.procs.2022.12.146.
[9] N. H. M. M. Shrifan, M. F. Akbar, and N. A. M. Isa, “An adaptive outlier removal aided k-means clustering algorithm,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci., vol. 34, no. 8, pp. 6365–6376, 2022, doi: 10.1016/j.jksuci.2021.07.003.
[10]  A. Aditya, N. B. Sari, and T. N. Padilah, “Perbandingan pengukuran jarak Euclidean dan Gower pada klaster k-medoids,” J. Teknol. dan Sist. Komput., vol. 9, no. 1, pp. 1–7, 2021, doi: 10.14710/jtsiskom.2021.13747.
[11]  T. M. Ghazal et al., “Performances of k-means clustering algorithm with different distance metrics,” Intell. Autom. Soft Comput., vol. 30, no. 2, pp. 735–742, 2021, doi: 10.32604/iasc.2021.019067.
[12]  R.  Suwanda,  Z.  Syahputra,  and  E.  M.  Zamzami,  “Analysis  of  Euclidean  Distance  and  Manhattan  Distance  in  the  K- Means Algorithm for Variations Number of Centroid K,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1566, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742- 6596/1566/1/012058.
[13]  R. Hidayati, A. Zubair, A. H. Pratama, and L. Indana, “Analisis Silhouette Coefficientpada 6 Perhitungan Jarak K-Means Clustering Silhouette Coefficient Analysis in 6 Measuring Distancesof K-Means Clustering,” Techno.COM, vol. 20, no. 2, pp. 186–197, 2021.
[14]  W. Wahyu Pribadi, A. Yunus, and A. S. Wiguna, “Perbandingan Metode K-Means Euclidean Distance Dan Manhattan Distance Pada Penentuan Zonasi Covid-19 Di Kabupaten Malang,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 493–500, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i2.4808.
[15]  Y.  Miftahuddin,  S.  Umaroh,  and  F.  R.  Karim,  “Perbandingan  Metode  Perhitungan  Jarak  Pada  Kehadiran  Karyawan Institut Teknologi Nasional Bandung,” J. Tekno Insentif, vol. 14, no. 2, pp. 69–77, 2020.
[16]  V.  S.  Thalapala  and  K.  Guravaiah,  “FCMCP:  Fuzzy  C-Means  for  Controller  Placement  in  Software  Defined Networking,” Procedia Comput. Sci., vol. 201, no. 1, pp. 109–116, 2022, doi: 10.1016/j.procs.2022.03.017.
[17]  P. D. Jakrata, “Data Jumlah  Kunjungan Wisatawan Mancanegara  ke Destinasi Wisata di Provinsi DKI Jakarta Tahun 2020,”  2020.  https://data.jakarta.go.id/dataset/data-jumlah-kunjungan-wisatawan-mancanegara-ke-destinasi-wisata-di- provinsi-dki-jakarta-tahun-2021
[18]  P. D. Jakarta, “Data Jumlah  Kunjungan Wisatawan Mancanegara  ke Destinasi Wisata di Provinsi DKI Jakarta Tahun 2021,”  Jakarta Open Data, 2021. https://data.jakarta.go.id/dataset/data-jumlah-kunjungan-wisatawan-mancanegara-ke- destinasi-wisata-di-provinsi-dki-jakarta-tahun-2021
[19]  F. Jin, M. Chen, W. Zhang, Y. Yuan, and S. Wang, “Intrusion detection on internet of vehicles via combining log-ratio oversampling, outlier detection and metric learning,” Inf. Sci. (Ny)., vol. 579, pp. 814–831, 2021.
[20]  P.-N. Tan, M. Steinbach, and V. Kumar, Introduction to Data Mining. 2005.
[21]  K. P. Murphy, Machine Learning: A Probabilistic Perspective. London: MIT Press, 2012.
[22]  C. Aggarawal, Data Clustering Algoritms and Applications. Florida: CRC Press, 2014.